短波近红外光谱测量：无信息变量消除法优化啤酒总酸检测

"基于无信息变量消除法的啤酒总酸短波近红外光谱测量波段的选择，冯旭东，苏蕊，高德江，王兴华。文章通过无信息变量消除法（UVE）对啤酒总酸的短波近红外光谱测量波段进行优化，选择了特定的光谱区域用于建立模型。" 该研究集中在利用无信息变量消除法（UVE）优化啤酒总酸检测的短波近红外光谱测量波段。近红外光谱技术是一种非破坏性的分析方法，常用于快速、实时地测定多种化合物的性质，包括食品和饮料中的化学成分。在这个案例中，研究者关注的是啤酒中的总酸含量，这是影响啤酒口感和质量的重要指标。 UVE是一种预处理技术，用于去除光谱数据中不包含有用信息的变量，以减少噪声和冗余信息，提高模型的预测能力和计算效率。在500.0至1100.0纳米的波长范围内，通过UVE方法，研究者筛选出了3个光谱区域：981.0~995.5纳米、1062.0~1066.5纳米和1083.5~1088.0纳米。这些波段被认为包含了啤酒总酸含量的关键信息。 随后，研究者使用这些优选波段建立偏最小二乘（PLS）模型，这是一种多元统计分析方法，常用于光谱数据分析，可以处理多重共线性问题，并用于建立预测模型。与使用全部波长的PLS模型相比，优选波段模型在减少光谱点数（从1201个减少到50个）的情况下，保持了相近的预测精度，同时显著降低了数据运算的复杂度。 这一结果对于便携式近红外光谱仪尤其重要，因为它们通常具有有限的计算能力。通过减少所需处理的数据量，优选波段模型使得在资源有限的设备上也能实现高效准确的分析。关键词包括分析化学、短波近红外光谱、啤酒总酸和无信息变量消除法，表明该研究涵盖了化学分析技术、食品科学以及光谱学的交叉领域。 总结来说，这项工作提供了一种优化近红外光谱测量的方法，为啤酒总酸含量的快速测定提供了有效途径，同时也为其他类似物质的分析提供了参考，尤其是在资源有限的条件下。通过UVE和PLS的结合，研究人员能够提升测量的精确度和效率，为食品和饮料行业的质量控制提供了新的工具。